用于WSN主动压电能量供给系统的动态两步梯度方法与流程

本发明涉及无线传感器网络领域，具体说的是计算最优控制电压用于WSN主动压电能量供给系统的动态两步梯度方法。
背景技术：
：随着无线传感器网络技术的发展，其在环境监测、智能家居、交通运输、精细农业等领域的应用逐步深入，而电源一直是无线传感器网络应用寿命和成本的关键问题。一般情况下，无线传感器网络都采用电池供电，由于普通电池的寿命有限，为了保证无线传感器网络的正常工作，需要定期大量的更换电池。在环境恶劣或其他人类无法到达的场合，电池的更换变得很困难甚至无法更换。因此，人们积极开展新型微能源的研究。振动能量在日常生活中普遍存在，合理的利用振动能量能完全避免使用传统电池带来的各种不便。目前，振动能量的采集主要存在三种方式：电磁式、静电式和压电式。与静电、电磁式相比，压电能量采集器具有响应速度快、成本低、结构简单、无电磁干扰、易于加工制作等优点，适用于各类传感器、监测系统和其它低功耗电子设备。原有的一般情况下通过两步梯度方法可以得到最优控制电压。但是，我们在研究过程中发现，两步梯度方法一般都需要较长时间才能得到最优控制电压，而且，在某些情况下无法得到最优控制电压，而是在最优电压值附近反复调整，进入死循环。[1]G.Simon,M.Maroti,A.Ledeczi,G.Balogh,B.Kusy,A.Nadas,G.Pap,J.Sallai,K.Frampton,Sensornetwork-basedcountersnipersystem,in:ProceedingsoftheSecondInternationalConferenceonEmbeddedNetworkedSensorSystems(Sensys),Baltimore,MD,2004.[2]J.Yick,B.Mukherjee,D.Ghosal,AnalysisofaPrediction-basedMobilityAdaptiveTrackingAlgorithm,in:ProceedingsoftheIEEESecondInternationalConferenceonBroadbandNetworks(BROADNETS),Boston,2005.[3]M.Castillo-Effen,D.H.Quintela,R.Jordan,W.Westhoff,W.Moreno,Wirelesssensornetworksforflash-floodalerting,in:ProceedingsoftheFifthIEEEInternationalCaracasConferenceonDevices,Circuits,andSystems,DominicanRepublic,2004.[4]T.Gao,D.Greenspan,M.Welsh,R.R.Juang,A.Alm,Vitalsignsmonitoringandpatienttrackingoverawirelessnetwork,in:Proceedingsofthe27thIEEEEMBSAnnualInternationalConference,2005.[5]K.Lorincz,D.Malan,T.R.F.Fulford-Jones,A.Nawoj,A.Clavel,V.Shnayder,G.Mainland,M.Welsh,S.Moulton,Sensornetworksforemergencyresponse:challengesandopportunities,PervasiveComputingforFirstResponse(SpecialIssue),IEEEPervasiveComputing,October–December2004.[6]G.Wener-Allen,K.Lorincz,M.Ruiz,O.Marcillo,J.Johnson,J.Lees,M.Walsh,Deployingawirelesssensornetworkonanactivevolcano,Data-DrivenApplicationsinSensorNetworks(SpecialIssue),IEEEInternetComputing,March/April2006.[7]Sutar,U.&S.Bodhe(2010).EnergyefficienttopologycontrolalgorithmformultiHopad-hocwirelesssensornetwork.InComputerscienceandInformationTechnology(ICCSIT),3rdIEEEinternationalconference(pp.418–421).[8]张静静，赵泽，陈海明等．一种高效的太阳能传感器网络节点系统设计与实现[J]．仪器仪表学报，2012，33(9)：1952-1959．[9]李平贾，朝波文，玉梅．采用磁电自供能的能量储存和电源管理电路研究[J]．仪器仪表学报，2010，31(11)：2629-2635．[10]王方，邱道尹，岳艳杰等．基于红外技术的变电站温差无线温度监控[J]．电力自动化设备，2011，31(8)：135-138．[11]闫世伟．压电发电装置实验设计与应用研究[D]．吉林：吉林大学，2007，15-23．[12]ZuoC,QianYJ,AnD,etal.ExperimentalStudyonAir-poweredEngine.JixieGongchengXuebao/ChineseJournalofMechanicalEngineering[J],2007,43(4):93-97.[13]卞雷祥，文玉梅，李平．微型传感器白供能技术[J]．仪器仪表学报，2006，27(6)：297-298．[14]Luo,C.,&Hofmann,H.F.(2011).WidebandEnergyHarvestingforPiezoelectricDevicesWithLinearResonantBehavior.IeeeTransactionsonUltrasonicsFerroelectricsAndFrequencyControl,58(7),1294-1301.doi:10.1109/tuffc.2011.1949[15]Y.Liu,“activeenergyharvesting,”Ph.d.Dissertation,dept.ofElectricalEngineering,ThePennsylvaniastateUniversity,UniversityPark,Pa,2006.[16]G.Tian,“activeenergyharvestingonpiezoelectricmaterials:Experimentaldemonstrationandstandalonecircuitimplementation,”Master’sthesis,dept.ofElectricalEngineering,ThePennsylvaniastateUniversity,UniversityPark,Pa,2008.[17]Y.Liu,G.Tian,Y.Wang,J.Lin,Q.Zhang,andH.F.Hofmann,“activepiezoelectricenergyharvesting:Generalprincipleandexperimentaldemonstration,”J.Intell.Mater.Syst.Struct.,vol.20,no.5,pp.575–585,Mar.2009.[18]TangLH,YangYW.ANonlinearPiezoelectricEnergyHarvesterwithMagneticOscillator[J].AppliedPhysicsLetters,2012,101(9):21-24.[19]ParkJ,LeeS,KwakBM.DesignOptimizationofPiezoelectricEnergyHarvesterAubjecttoTipExcitation[J].JournalofMechanicalScienceandTechnology,2012,26(1):137-143.[20]WangHY,ShanXB,XieT.PerformanceOptimizationforCantileveredPiezoelectricEnergyHarvesterwithaResistiveCircuit[C].2012IEEEInternationalConferenceonMechatronicsandAutomation,ICMA2012.Chengdu:IEEEComputerSociety,2012:2175-2180。技术实现要素：为解决上述技术问题，本发明提供一种用于WSN主动压电能量供给系统的动态两步梯度方法，通过动态调整步进值，达到初期快速调整，后期微调的效果，从而缩短了系统稳定时间，提高计算精度，避免了能量浪费。为实现上述技术目的，所采用的技术方案是：用于WSN主动压电能量供给系统的动态两步梯度方法，包括以下步骤：步骤一、设定控制电压初始幅值V=V0和初始相位值p=p0，设定循环变量i=0；步骤二、控制电路可以测得输出电流和电压，以此测得此时的输出功率，；步骤三、设定电压相位值每次的调整量，即相位步进值ps；步骤四、调整相位值，令p=p+ps；步骤五、再次测得此时的输出功率，如果新测得功率大于前一次输出功率，则ps不变；如果小于前一次的输出功率，则调整步进值，令ps=-0.5*ps；步骤六、重复步骤四、五，直到前后两次测得的输出功率近似相等；步骤七、然后保持控制电压相位不变，开始调整电压幅值；步骤八、设定电压幅值每次的调整量（简称幅值步进值）Vs；步骤九、调整幅值，令V=V+Vs；步骤十、再次测得此时的输出功率，如果新测得功率大于原有功率，则Vs不变；如果小于原有功率，则调整步进值，令Vs=-0.5*Vs；步骤十一、重复步骤九、十，直到前后两次测得的输出功率近似相等。本发明的有益效果是：本文基于主动压电系统的“两步梯度方法”，提出了一种DTSG方法，并通过Matlab仿真，证明了该方法可以避免“死循环”现象的出现，并且在稳定性和稳定时间等性能上都有了显著的提高。由于其大大减少了调节次数，减少了调解过程中所带来的不必要的能耗，因而提高了能效。另外，由于其快速调节的特性，也使得主动压电系统可以应用于激振力更加多变的环境中。附图说明图1为压电悬臂梁结构示意图；图2为机电耦合模型结构示意图；图3为等效电学模型结构示意图；图4为现有技术最优控制电压幅值图；图5为现有技术最优控制电压相位图；图6为现有技术输出功率图；图7为本发明的方法流程图；图8为本发明的控制电压相位图；图9为本发明的控制电压幅值图；图10为本发明的输出功率图。具体实施方式1.1.压电效应某些电介质在沿一定方向上受到外力的作用而变形时，其内部会产生极化现象，同时在它的两个相对表面上出现正负相反的电荷。当外力去掉后，它又会恢复到不带电的状态，这种现象称为正压电效应。1.2.压电系统模型自然界中普遍存在在微小的震动。利用正压电效应，可以把震动的机械能转化为电能，常用悬臂梁结构来实现，其模型如图1[18,19]所示：它由固定端、压电片、金属材料、尖端质量块构成。当外部环境发生振动时，尖端质量块在振动加速度作用下使悬臂梁产生应变，压电片受力随之发生振动，自然就会产生形变，在上、下表面形成电势差。最后通过正负电极输出电能，实现机械能到电能的转换。压电式悬臂梁可等效为一个质量-弹簧-阻尼的机电耦合模型，如图2所示。装置的机械损耗用一个粘性阻尼器来等效，质量块m受到施加到系统上的外部激振力F与系统的内力的同时作用，而内力可以分解为压电陶瓷对质量块的作用力、弹簧（弹性系数为k）的弹性力、阻尼器（阻尼系数为b）的粘性阻尼力。当系统在外界激振力F下发生振动，质量块随之振动，从而把外界的振动能量通过压电材料转换成电能。压电装置的动态特性可描述为(2-1)系统的等效电学模型如图3所示[20]。根据阻抗匹配原理，为了使能量采集功率最大，电学端的负载阻抗应满足阻抗匹配。系统机械端的阻抗可表示为：(2-2)式中，振动角速度。当装置处于系统固有频率时，阻抗Zm最小，能量采集功率最大。该系统是可控的，将系统的输出电压作为控制电压，反馈到压电装置。当外界激振力频率在不断改变时，设置控制电压可以使压电系统的等效固有频率实时接近激振力频率，进而获得最大能量。最优控制电压可用外部激振力描述为(2-3)假设外部激振力有一个固定的幅值为Fm，则最优控制电压的幅值为(2-4)当参考外部激振力信号时，在控制电压和外部激振力间的最优相位差为(2-5)因此，对于某个特定的外部激振力，总会存在一个最优控制电压，使能量采集功率最大。1.3.现有技术的“两步梯度方法”从公式2-3、2-4、2-5可以看出，最优控制电压的表达式很复杂，在实际电路中不易实现，而且激振力频率不易测得。因此ChengLuo等人提了一种“两步梯度方法”[14]可来获得最优控制电压。两部梯度方法的基本思想是：测得系统的输出功率，并依次改变控电压的幅值和相位，再次测得输出功率并和原有功率进行比较，如果新测得的功率较大，则继续调整，如果新测得的功率较小，则还原刚才的控制电压。反复操作，直至前后两次测得输出功率之差小于设定的常数ε（ε一般很小，此时认为两次测得的功率近似相等）。每次改变幅值或相位的量称为步进值。两部梯度方法仅仅需要测得系统输出功率，就可以得出最优控制电压的幅值和相位，使系统输出最大功率，而系统输出功率很容易测得。2.现有技术中的“两步梯度方法”分析从[14]中可以看出，一般情况下通过两步梯度方法可以得到最优控制电压。但是，我们在研究过程中发现，两步梯度方法一般都需要较长时间才能得到最优控制电压，而且，在某些情况下无法得到最优控制电压，而是在最优电压值附近反复调整，进入死循环。2.1.稳定时间过长我们在MATLAB中利用传统的两步梯度方法来计算最优控制电压，分别设置不同的外界激振力频率，观察算出最优控制电压的稳定时间，如表1所示：频率/Hz105110115120125130135140145稳定时间/ms389297循环循环165129205281353表1不同频率下的稳定时间从表1中可以看出，虽然多数情况下自适应控制方法最终可以得出稳定的控制电压幅值和相位，但稳定时间较长。这是因为，为了保证方法的精度，步进值往往设定较小，当需要调整的量较大时，自然需要较多次调整。在多次调整电压幅值和相位的过程中，势必会造成额外的功率损耗。2.2.死循环从表3-1可以看出，当外界频率激振力频率在115Hz和120Hz时，该方法会不停的调整控制电压，无法稳定，这无疑会造成很大的功率损耗。实际上通过仿真可以得出，外界激振力频率在114~126Hz时，都会出现死循环的情况，而这恰恰是接近固有频率121Hz的范围，在实际应用中会经常出现。死循环的现象，是由于该方法会计算前后两次记录的出输功率的差值，小于设定的常数ε时，才会跳出循环。而在外界激振力频率接近固有频率时，控制电压较小的变化都会引起输出功率交大的变化，故无法实现两次记录功率的差值很小。如果减小步进值，会减小出现无限循环现象的概率，但同时也会大大增加系统的稳定时间。图4、5、6是外界激振力频率在120Hz、幅值步进值为1V、相位步进值为1°时的控制电压幅值、相位和输出功率随时间的变化图。可以看出，当经过大约350ms后，输出功率已基本稳定，但系统仍然在不停的调整控制电压，进入死循环。可以说350ms之后，对控制电压的调整并没有起到实际作用，白白增加了功耗。3.DTSG方法为了解决“两步梯度方法”中存在的问题，我们设计了一种动态两步梯度（DTSG）方法。所谓“动态”，是指调整控制电压幅值和相位的步进值开始很大，后来逐渐减小，以达到“初期快速调整，后期微调的效果”。如图7所示，具体流程如下：用于WSN主动压电能量供给系统的动态两步梯度方法，包括以下步骤：步骤一、设定控制电压初始幅值V=V0和初始相位值p=p0，设定循环变量i=0；步骤二、控制电路可以测得输出电流和电压，以此测得此时的输出功率，；步骤三、设定电压相位值每次的调整量，即相位步进值ps；步骤四、调整相位值，令p=p+ps；步骤五、再次测得此时的输出功率，如果新测得功率大于前一次输出功率，则ps不变；如果小于前一次的输出功率，则调整步进值，令ps=-0.5*ps；步骤六、重复步骤四、五，直到前后两次测得的输出功率近似相等；步骤七、然后保持控制电压相位不变，开始调整电压幅值；步骤八、设定电压幅值每次的调整量（简称幅值步进值）Vs；步骤九、调整幅值，令V=V+Vs；步骤十、再次测得此时的输出功率；步骤十一、如果如果新测得功率大于原有功率，则Vs不变；如果小于原有功率，则调整步进值，令Vs=-0.5*Vs；步骤十二、重复步骤十一、十二，直到前后两次测得的输出功率近似相等。下面我们通过DTSG方法进行仿真。同样假定外部激振频率为120Hz，给定控制电压的初始幅值是15V，相位是100°。如图8、9、10所示，分别绘制控制电压的幅值、相位和输出功率随时间改变的函数图。通过改变输入电压相位p，和输入电压幅值V可以得到不同的输出功率P，不断改变p和V的值，并记录P的值，当前后两次得到P差值很小时，可以认为两次得到的数值近似相等，此时得到最大输出功率。具体步骤如下：例如设定初始p=100，V=15，每次调整相位的改变量（也称为步进值）ps=50，幅值步进值Vs=20；当前后两次P的差值小于时认为两次数值近似相等。初始状态下记录P(0)=-13.86,然后保持V不变，调整p，p=p+ps=150,再次记录P（1）=19.70，P（1）>P(0),ps不变，继续调整p=p+ps=200，再次记录P（2）=29.72；P（2）>P(1),ps不变，继续调整p=p+ps=250，再次记录P（3）=9.02；P（3）<P(2),ps=ps*（-0.5）=-25，继续调整p=p+ps=225，再次记录P（4）=22.74；P（4）>P(3),ps不变，ps=-25，继续调整p=p+ps=200，再次记录P（5）=29.72；……P（16）=30.2716，P（17）=30.2773，P（17）-P（16）=0.0057<，可以认为前后两次输出功率近似相等，此时相位为190.625，停止调整开始调整电压幅值。V=V+Vs=35，再次记录P（18）=29.38；P（18）<P（17），Vs=Vs*（-0.5）=-10，继续调整V=V+ps=25，再次记录P（19）=35.72；……P（31）=35.7236，P（32）=35.7287，P（32）-P（31）=0.0051<，可以认为前后两次输出功率近似相等，此时电压幅值为24.375，输出功率为最大功率，压电系统工作在谐振状态，此时的电压就是最优控制电压。将现有技术的方法与本发明方法进行对比，得到新旧方法稳定时间比较表，如表2：通过动态的调整步进值（例如本例中相位步进初值为50°，每次超调都将步进值乘以-0.5），以达到初期快速调整，后期微调的效果。由仿真图可以看出，本例仅用了31ms就达到了稳态，远远低于现有技术的“两步梯度方法”的350ms；同时，理论上步进值可以调整到无限小，所以无论设定的ε多小，总是可以达到该精度，因而避免了死循环的现象。当前第1页1 2 3